本文關鍵詞：測井曲線相似度算法的研究　出處：《東北石油大學》2015年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 測井曲線 校深 小波閾值法 分段線性法 動態(tài)時間彎曲法

【摘要】：校深工作是套管射孔前的重要環(huán)節(jié),對精確度的要求很高。校深環(huán)節(jié)不準確會讓后續(xù)的射孔工作出現(xiàn)偏差,減少石油的產量,直接影響到對這個區(qū)塊的評價,進而影響到其未來發(fā)展前景。校深的核心是對齊套前、套后測井曲線的相似點,所以相似度算法的準確度是研究的重點問題。本文主要研究適合測井曲線的相似度算法及如何高效準確地將相似度算法融入到校深環(huán)節(jié)中。為了使相似度算法精確度更高、耗時更少,對曲線進行預處理就成為了不可缺少的環(huán)節(jié)。曲線自身的毛刺噪聲影響到精確度,龐大的數據量影響到計算復雜度,也就影響到了計算時間。對現(xiàn)有的剔除曲線毛刺方法的研究,發(fā)現(xiàn)小波領域的閾值法很適合對測井曲線處理。在分析了現(xiàn)存閾值函數及閾值的基礎上,引出了一種改進的自適應小波域值法并應用到了測井曲線中,通過仿真實驗,發(fā)現(xiàn)該方法不僅可以剔除噪聲還能很好地保留住曲線的重要信息。在對幾種線性分段法的討論比較后,選取重要特征值線性分段法處理去噪后的曲線,這樣可以達到壓縮數據量的作用。通過重要特征值提取后的點組成的曲線段即為線性分段曲線。經仿真實驗對處理后的曲線形態(tài)和數據量的觀查,發(fā)現(xiàn)這種方法在保留局部重要信息的同時還可以壓縮數據量。相似度算法有很多,結合測井曲線的自身特點,決定選用動態(tài)時間彎曲距離作為曲線的相似度核心算法。雖然松弛點動態(tài)時間彎曲方法有一定的局限性,但很適用于測井曲線校正。對原有的松弛點算法進行改進,可以進一步縮短計算時間。人工校深和編程校深的思路是完全不同的,本文提出了兩種方案,將原有改進的時間彎曲方法與改進的松弛點方法分別融入適合它們各自的方案中,通過仿真實驗得出結果與人工校正做比對,發(fā)現(xiàn)兩種方案均可用于校深。經討論比較后,發(fā)現(xiàn)“方案二”精確度更高、耗時更少,可以用于測井曲線校深,對減少生產力、節(jié)約成本有著重要意義。
[Abstract]:The depth adjustment is an important link before casing perforation, and the requirement of accuracy is very high. The inaccuracy of depth correction will make the subsequent perforation work deviate, reduce the oil production, and directly affect the evaluation of this block. The core of the depth calibration is the similarity of the log curves before and after the alignment. Therefore, the accuracy of similarity algorithm is the key issue. This paper mainly studies the similarity algorithm suitable for logging curve and how to integrate the similarity algorithm into the depth link efficiently and accurately. In order to make the similarity algorithm fine. More accurate. It takes less time to preprocess the curve. The burr noise of the curve itself affects the accuracy and the huge amount of data affects the computational complexity. On the basis of analyzing the existing threshold function and threshold value, it is found that the threshold method in wavelet domain is very suitable for processing log curves. An improved adaptive wavelet domain value method is introduced and applied to the logging curve. It is found that this method can not only eliminate the noise but also preserve the important information of the curve. After the discussion and comparison of several linear segmentation methods, the important eigenvalue linear segmentation method is selected to deal with the denoised curve. In this way, the function of data compression can be achieved. The curve segment composed of points extracted by important eigenvalues is a linear piecewise curve. Through simulation experiments, the shape of the processed curve and the observation of the amount of data are observed. It is found that this method can compress the data while preserving the local important information. There are many similarity algorithms, combined with the characteristics of logging curves. It is decided to choose the dynamic time bending distance as the core algorithm of curve similarity, although the relaxation point dynamic time bending method has some limitations. But it is very suitable for log curve correction. The calculation time can be further shortened by improving the original relaxation point algorithm. The ideas of artificial depth correction and programming depth correction are completely different. Two schemes are proposed in this paper. The original improved time bending method and the improved relaxation point method are incorporated into their respective schemes, and the simulation results are compared with manual correction. It is found that the two schemes can be used to calibrate the depth. After discussion and comparison, it is found that the "scheme two" has higher accuracy and less time, and can be used to calibrate logging curves, which is of great significance to reduce productivity and save cost.
【學位授予單位】：東北石油大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：P631.81

【參考文獻】

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本文編號：1436190